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目前对航天测控系统进行故障预测与健康管理成为提高系统安全和可靠性的新发展方向。但已有的方式,如监控系统、自动化测试等,只能对系统进行实时监测或者事后分析。如何让测控系统在实时监测自身状态的基础上,能提前预估系统未来指标状态,从而更好地预防系统可能发生的故障,成为一条新的测控系统发展思路。在经典测控系统的故障识别和预测技术基础之上,针对测控系统关键指标预测的问题,探索基于历史数据的指标预测方法,具体分析基于SVR的单步和多步指标预测方法,并使用实测数据进行试验和分析。与Ridge、Lasso等传统线性回归方法相比,使用SVR进行指标预测更为准确。 相似文献
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新型航天地面测控装备基于商用服务器集群,采用虚拟资源池架构和容器云技术,按需进行测控资源调度和测控业务能力生成。和众多服务设备一样,日志是系统故障诊断的主要途径,由于海量日志可能分散在资源池系统中的不同位置,传统的流式日志采集和分析模式难以大批量管理信息,经常导致系统异常发现不及时、排查效率低、定位难度大等问题,日志的检索和统计缺乏行之有效的手段,弊端明显。针对这种地面测控资源池系统的运维管理需求,本文设计了一种基于容器云的日志管理系统,将平台日志和应用日志聚合管理,根据用户需求和运维目的分类检索并定制可视化日志显示,为使用者精准分析系统异常、快速进行系统维护提供有效支撑。 相似文献
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